#heading(level: 1)[Fazit und Ausblick (ca. 4 Seiten)] #heading(level: 2)[Zusammenfassung und Beantwortung der Forschungsfragen] Die Arbeit zeigt, dass KI-gestuetztes Reverse Requirements Engineering im untersuchten Legacy-ERP-Kontext praktikabel ist, wenn der Prozess iterativ und kontrolliert aufgebaut wird. Die drei durchgefuehrten Versuche liefern dabei komplementaere Staerken: - V01 liefert eine formale Baseline mit klarer Requirements-Struktur. - V02 konsolidiert die Erkenntnisse in eine ISO-29148-nahe, traceability-starke Spezifikation. - V03 erweitert die Discovery-Breite per MCP und deckt einen hohen dokumentationsbezogenen Gap auf. Damit ist F1 (prozessuale Einsetzbarkeit von LLMs) positiv beantwortet. F4 (Chancen und Grenzen) ist ebenfalls klar beantwortbar: Hohe Effizienz- und Strukturgewinne stehen einem weiterhin relevanten Validierungs- und Konsolidierungsbedarf gegenueber. F2 und F3 sind teilweise beantwortet, da video- und interviewbasierte Endvalidierung noch nicht vollstaendig abgeschlossen ist. #heading(level: 2)[Handlungsempfehlungen fuer c-entron GmbH] Aus den Ergebnissen lassen sich folgende priorisierte Handlungsschritte ableiten: 1. **V02 als Spezifikationsbasis verwenden:** Die 220 konsolidierten Requirements mit hoher Traceability als Arbeitsgrundlage fuer die Web-Migration etablieren. 2. **V03 als Discovery-Backlog nutzen:** Die 1720 identifizierten Faehigkeiten systematisch gegen V02 mappen, um potenzielle Luecken sichtbar zu halten. 3. **Review-Governance fest verankern:** Fachliche Freigaben und Aenderungsentscheidungen pro Requirement dokumentieren (kein unreviewter LLM-Output im Zielbacklog). 4. **Toolchain standardisieren:** Prompt-/Agentenkonfigurationen versionieren, damit Folgeanalysen reproduzierbar bleiben. #heading(level: 2)[Ausblick und naechste Schritte] Die naechste Arbeitsphase erweitert die bisher codezentrierte Evidenz um die noch offenen Schritte aus dem Protokoll: 1. **Vollstaendige Videoanalyse:** Alle vorhandenen Schulungsvideos KI-gestuetzt transkribieren und strukturiert auf Use Cases auswerten. 2. **Abgleich Video vs. Codeanalyse:** Systematischer Vergleich, ob und wo sich beide Sichten decken bzw. welche Use Cases nur in einer Quelle auftauchen. 3. **Clusterung in abstrakte Konzepte:** Die identifizierten Use Cases in die bereits vorbereiteten 101 abstrahierten Konzepte ueberfuehren (vgl. `A_Videoanalyse_Uebersicht.csv`). 4. **Manuelle Fachklassifikation pro Cluster:** Bewertung in die Kategorien - **ja:** unveraenderte Uebernahme, - **nein:** Entfall in ERP Web, - **neu:** fachlich vorhanden, aber neu zu konzipieren, - **TBD:** vorlaeufig offen. Erst mit dieser finalen Triangulation aus Code, Video und Fachbewertung ist eine belastbare Vollstaendigkeitsaussage fuer die Migrationsplanung moeglich.